Por Matheus Piovesana

São Paulo, 01/03/2023 - A forma como os bancos analisam o perfil de crédito dos clientes deve ficar mais próxima da lógica dos algoritmos nos próximos anos: saem as fichas cadastrais e entram análises que unem dados de renda a padrões de comportamento. Tudo isso graças ao uso da inteligência artificial, com ferramentas mais avançadas que a chamada inteligência "generativa" responsável pelo ChatGPT.

Os maiores bancos do Brasil começaram a aplicar a inteligência artificial ao crédito na década de 2010. Hoje, os modelos combinam os dados tradicionais, como os de renda, a uma leitura das funções mais utilizadas nos aplicativos.

"Nos anos 80 e 90, havia uma mesa com analistas de crédito que recebia propostas e fazia uma análise caso a caso", diz Rafael Cavalcanti, superintendente executivo de Inteligência de Dados do Bradesco. "Vieram as evoluções tecnológicas, que passam por capturar insumos ligados aos dados."

Os resultados apareceram. No quarto trimestre do ano passado, uma campanha de renegociação do Banco do Brasil através do WhatsApp recuperou R$ 78 milhões em créditos. A conclusão foi de que em situações em que o cliente se sente desconfortável em falar com outra pessoa, o robô, alimentado pela inteligência artificial, é mais eficaz.

Atendimento

O banco também utiliza a tecnologia para avaliar a satisfação dos clientes. "Temos o modelo que chamamos de Risco Bacen, que roda há dois anos e meio, e verifica a possibilidade de aquele cliente entrar com uma ocorrência no Banco Central", diz Alexandre Duarte, gerente executivo de tecnologia do BB.

No Santander, a porta de entrada é a Gent, inteligência artificial que guia o atendimento online dos clientes, e é alimentada pelas interações. Segundo o superintendente executivo de Experiência do Cliente do banco, Gustavo de Souza, 4,5 milhões deles são atendidos através do sistema.

"A inteligência artificial (no banco) é ancorada em risco e antifraude, mas vem avançando rapidamente em outras esteiras da organização", diz ele. "Viemos de décadas aprimorando modelos que acertavam o coletivo. O desafio é acertar o indivíduo."

O especialista em serviços financeiros e pagamentos Gueitiro Matsuo Genso, que foi CEO do PicPay e tem passagens por BB e Previ, afirma que a aplicação da inteligência é o que, de fato, vai criar vencedores. "Uma coisa é ter o dado, outra é transformar os dados em algoritmos que ajudem no processo de negócio. O terceiro desafio é colocar dentro do processo de negócio", diz.

Nas nuvens

A leitura rápida e inteligente de dados exige uma capacidade diferente da que os bancos empregavam há poucos anos. "A tecnologia era baseada em monólitos, grandes grupos de servidores onde se colocava esses dados", diz Moisés Nascimento, Chief Data Officer do Itaú Unibanco. "A computação em nuvem habilita que as empresas consigam organizar e processar seus dados como as big techs." O banco já levou metade das plataformas para a nuvem.

Isso significa que os modelos de análise ficam mais próximos aos algoritmos, que fazem o sucesso de redes sociais e do Google ao prever como cada usuário tende a se comportar. No caso do crédito, apontam as chances de inadimplência ou a necessidade de um empréstimo; nas fraudes, mostram aos bancos, de modo instantâneo, se um Pix foi ou não feito pelo titular da conta.

Pesquisa da Nvidia feita com cerca de 500 empresas globais do setor financeiro apontou que 44% rodam projetos de inteligência artificial de modo híbrido, parte em servidores locais (sistemas legados) e parte na nuvem. "A realidade para serviços financeiros é de que dados sensíveis não podem ser migrados para a nuvem, e certos ambientes de trabalho são mais baratos em servidores locais", diz o relatório.

Consultado pela Nvidia para o relatório, o sócio da consultoria de inovação Spiralem, Bruno Diniz, afirma que a migração tem avançado, mas que guarda desafios. "O tamanho dos sistemas legados das instituições ainda é muito grande, e essa é uma mudança que tem acontecido ao longo do tempo. É um transatlântico, você troca as partes para continuar andando."

Próximas paradas

Os bancos têm mais ambições para a inteligência artificial. Um ponto óbvio é o atendimento, com interfaces personalizadas para cada cliente. Do outro lado, a coleta de informações ajudaria a customizar os produtos a custos baixos. "Os bancos migraram do público-alvo", diz Gueitiro Genso. "A fábrica de produto cartão hoje está preparada para produzir cinco, seis tipos de cartão, mas deveria entregar cartões para todo mundo."

Uma fronteira mais importante, porém, está na própria concessão de crédito. Com modalidades como o Pix Garantido, os bancos ambicionam analisar o risco de clientes que não têm crédito pré-aprovado em tempo real, para conceder empréstimos instantaneamente.

De início, as funcionalidades se aproximam disso. O BB foi o primeiro a conceder crédito via WhatsApp, mas começou por linhas garantidas e com limites pré-aprovados. "Um dia, podemos chegar à análise de crédito online, e a inteligência artificial com certeza pode ajudar", diz o gerente executivo de tecnologia do banco.

Os demais parcelam o Pix, também a partir de limites existentes. Estender a solução a quem não tem limite é o pulo do gato. "No Pix, que é instantâneo, não tem outro jeito de ser eficiente que não esse", afirma Rafael Cavalcanti, do Bradesco.